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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法，属于IGBT器件和自激短路健康状态监测技术领域。其方法包括：采集转化环节，采集待监测的关键电气参数并将其转化为数字量参数；数字核心处理环节，归一化处理将AD转化电路输出的数字量参数输入至前馈神经网络模型进行判定；输出环节，判定IGBT模块的健康程度百分比或是否已经发生老化。本发明采用上述的一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法中，基于数据驱动的神经网络模型，具有较强的关联性，可精确定位IGBT健康状态。自适应功能可动态匹配输入参数输出准确的判据结果，无需人为干涉。与自激短路状态监测技术结合，可增加电气参数种类和数量，提高输出判据准确度。
主权项：1.一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集转化环节，确定待监测关键电气参数，利用IGBT模块的驱动电路的自激短路单元，使其进入自激短路工况，采集待监测的关键电气参数，并将参数输入至AD转化电路，将其转化为数字量参数；S2、数字核心处理环节，数字核心分为归一化处理环节和神经网络处理环节，归一化处理将AD转化电路输出的数字量参数输入至前馈神经网络模型进行判定；S3、输出环节，通过步骤S2中神经网络模型的判定，获取当前IGBT模块的健康程度百分比或者是否已经发生老化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法
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